AI說書 - 從0開始 - 86
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
從 AI說書 - 從0開始 - 82 到 AI說書 - 從0開始 - 85 的說明，有一個很重要的結論：最適合您的模型不一定是排行榜上最好的模型，您需要學習 NLP 評估流程並將其應用到您選擇實施的模型中。
有鑑於此，有必要學習一下評估流程 (Evaluation Process) 是怎麼回事。
Wang 等人於 2019 為他們的 SuperGLUE Benchmark 選擇了 NLP 的實際代表性任務，這些任務的選擇標準比 GLUE 更嚴格，例如，任務不僅必須理解文本，還必須理解推理 (Reason)，推理水平還不是人類頂尖專家的水平，然而，性能水準足以取代許多人工任務。
主要的 SuperGLUE 任務顯示在 https://super.gluebenchmark.com/tasks，如下所示：
圖片出自書籍：Transformers for Natural Language Processing and Computer Vision, 2024
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
前言
讀了許多理論，是時候實際動手做做看了，以下是我的模型訓練初體驗，有點糟就是了XD。
正文
def conv(filters, kernel_size, strides=1):
return Conv2D(filters,
kernel_size,
最新的AI趨勢讓人眼花撩亂，不知要如何開始學習？本文介紹了作者對AI的使用和體驗，以及各類AI工具以及推薦的選擇。最後強調了AI是一個很好用的工具，可以幫助人們節省時間並提高效率。鼓勵人們保持好奇心，不停止學習，並提出了對健康生活和開心生活的祝福。
筆記-曲博談AI模型.群聯-24.05.05
https://www.youtube.com/watch?v=JHE88hwx4b0&t=2034s
*大型語言模型 三個步驟:
1.預訓練，訓練一次要用幾萬顆處理器、訓練時間要1個月，ChatGPT訓練一次的成本為1000萬美金。
2.微調(
AI 相關的內容每天都非常多，有聽過很多人因此感覺到焦慮，怕錯過了最新資訊就會趕不上，這篇內容會跟大家詳細的分享我自己的學習方法和經驗，並且會在最後分享一些我的學習資訊來源。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
這陣子使用AI模型，還有參考國內外一些喜歡玩語言模型的同好發文，一個很有趣的結論就是，有時候把大型語言模型(尤其ChatGPT)當作一個人來溝通，會得到比較好的結果，這的確是非常反直覺的，也就是說很多時候ChatGPT耍懶不肯工作的時候，你用加油打氣，或是情緒勒索的方法，確實是可以得到比較好的結果。
看了這個視頻，
更確定我們的投資展望！
這是一個很棒的視頻，
一起學習新知識。😀
他把AI說得讓我這種不明白的人也很容易懂，
還有人生不同層面，
都很棒🙏
https://youtu.be/qyOCtY1E4Qk?si=W5vXDjqsFzykvK3z
延續上週提到的，「有哪些不訓練模型的情況下，能夠強化語言模型的能力」，這堂課接續介紹其中第 3、4 個方法
前言
在AI經歷數個冰河期後，終於在後疫情時代來到了一個技術高峰，而這個破冰者就是OPen AI(ChatGPT)，對於這個話題不管你是是正在接觸AI，對AI技術有些了解的人，抑或是專業領域上對於AI介入感到焦慮的人都希望可以文中得到收穫。
本文想分享一些個人對於AI的理解及對於LLM模型的一些
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特別
這陣子使用AI模型，還有參考國內外一些喜歡玩語言模型的同好發文，一個很有趣的結論就是，有時候把大型語言模型(尤其ChatGPT)當作一個人來溝通，會得到比較好的結果，這的確是非常反直覺的，也就是說很多時候ChatGPT耍懶不肯工作的時候，你用加油打氣，或是情緒勒索的方法，確實是可以得到比較好的結果。
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